En raison de la grande quantité d'informations produites sur les réseaux sociaux, les utilisateurs se trouvent submergés par les actualités affichées chronologiquement dans leur fil d'actualité. De plus, la plupart d'entre elles sont considérés non pertinentes. Le tri des fils d'actualité par ordre de pertinence est proposé pour aider les utilisateurs bénéficiaires à rattraper rapidement les actualités pertinentes. Quatre types de caractéristiques sont principalement utilisées pour prédire la pertinence: (1) la pertinence du contenu de l'actualité pour les intérêts du bénéficiaire; (2) la force de la relation sociale entre le bénéficiaire et l'auteur de l'actualité; (3) l'autorité de l'auteur; et (4) la qualité de l'actualité. Dans ce travail, nous proposons une approche qui exploite un autre type de caractéristique qui est l'expertise de l'auteur pour la thématique de l'actualité. Les résultats expérimentaux sur Twitter soulignent que le jugement de l'expertise est crucial pour maximiser la pertinence dans les fils d'actualité.